// 一、快慢指针的常见算法
// 快慢指针一般都初始化指向链表的头结点 head，前进时快指针 fast 在前，慢指针 slow 在后，巧妙解决一些链表中的问题。
const hasCycle_z = (head: { next: any; }): boolean => {
  while (head != null)
    head = head.next;
  return false;
}
// 1、判定链表中是否含有环
// 单链表的特点是每个节点只知道下一个节点，所以一个指针的话无法判断链表中是否含有环的。
// 如果链表中不含环，那么这个指针最终会遇到空指针 null 表示链表到头了，这还好说，可以判断该链表不含环。
// 但是如果链表中含有环，那么这个指针就会陷入死循环，因为环形数组中没有 null 指针作为尾部节点。
// 经典解法就是用两个指针，一个跑得快，一个跑得慢。如果不含有环，跑得快的那个指针最终会遇到 null，说明链表不含环；如果含有环，快指针最终会超慢指针一圈，和慢指针相遇，说明链表含有环。

type ListNode = {
  next: ListNode
}


const hasCycle = (head: ListNode) => {
  let fast: ListNode, slow: ListNode;
  fast = slow = head;
  while (fast != null && fast.next != null) {
    fast = fast.next.next;
    slow = slow.next;
    if (fast == slow) return true;
  }
  return false;
}

// 2、已知链表中含有环，返回这个环的起始位置
// 可以看到，当快慢指针相遇时，让其中任一个指针指向头节点，然后让它俩以相同速度前进，再次相遇时所在的节点位置就是环开始的位置。这是为什么呢？
// 第一次相遇时，假设慢指针 slow 走了 k 步，那么快指针 fast 一定走了 2k 步，也就是说比 slow 多走了 k 步（也就是环的长度）。
// 设相遇点距环的起点的距离为 m，那么环的起点距头结点 head 的距离为 k - m，也就是说如果从 head 前进 k - m 步就能到达环起点。
// 巧的是，如果从相遇点继续前进 k - m 步，也恰好到达环起点。
// 所以，只要我们把快慢指针中的任一个重新指向 head，然后两个指针同速前进，k - m 步后就会相遇，相遇之处就是环的起点了。
const detectCycle = (head: ListNode) => {
  let fast: ListNode, slow: ListNode;
  fast = slow = head;
  while (fast != null && fast.next != null) {
    fast = fast.next.next;
    slow = slow.next;
    if (fast == slow) break;
  }
  // 上面的代码类似 hasCycle 函数
  slow = head;
  while (slow != fast) {
    fast = fast.next;
    slow = slow.next;
  }
  return slow;
}

// 3、寻找链表的中点
// 类似上面的思路，我们还可以让快指针一次前进两步，慢指针一次前进一步，当快指针到达链表尽头时，慢指针就处于链表的中间位置。
// 寻找链表中点的一个重要作用是对链表进行归并排序。
// 回想数组的归并排序：求中点索引递归地把数组二分，最后合并两个有序数组。对于链表，合并两个有序链表是很简单的，难点就在于二分。
// 但是现在你学会了找到链表的中点，就能实现链表的二分了。关于归并排序的具体内容本文就不具体展开了。
const Cyclenull = (head: ListNode) => {
  let fast: ListNode, slow: ListNode;
  fast = slow = head;
  while (fast != null && fast.next != null) {
    fast = fast.next.next;
    slow = slow.next;
  }
  return slow;
}

// 4、寻找链表的倒数第 k 个元素
// 我们的思路还是使用快慢指针，让快指针先走 k 步，然后快慢指针开始同速前进。这样当快指针走到链表末尾 null 时，慢指针所在的位置就是倒数第 k 个链表节点（为了简化，假设 k 不会超过链表长度）：

const CyclegetK = (head: ListNode, k: number) => {
  let fast: ListNode, slow: ListNode;
  fast = slow = head;
  while (k-- > 0) {
    fast = fast.next;
  }

  while (fast != null) {
    fast = fast.next;
    slow = slow.next;
  }
  return slow;
}

// 二、左右指针的常用算法
// 左右指针在数组中实际是指两个索引值，一般初始化为 left = 0, right = nums.length - 1 。
// 1、二分查找
// 前文「二分查找」有详细讲解，这里只写最简单的二分算法，旨在突出它的双指针特性：

const binarySearch = (nums: number[], target: number) => {
  let left = 0;
  let right = nums.length - 1;
  while (left <= right) {
    let mid = (right + left) / 2;
    if (nums[mid] == target)
      return mid;
    else if (nums[mid] < target)
      left = mid + 1;
    else if (nums[mid] > target)
      right = mid - 1;
  }
  return -1;
}

// 2、两数之和
// 给定一个义按照升序排列的有序数列，找出两数使他们的相加之和等于目标数
// 函数返回两个小标index1 和index2 必须index小于index2
// 只要数组有序，就应该想到双指针技巧。这道题的解法有点类似二分查找，通过调节 left 和 right 可以调整 sum 的大小：

const twoSum = (nums: number[], target: number) => {
  let left = 0, right = nums.length - 1;
  while (left < right) {
    let sum = nums[left] + nums[right];
    if (sum == target) {
      // 题目要求的索引是从 1 开始的
      return [left + 1, right + 1];
    } else if (sum < target) {
      left++; // 让 sum 大一点
    } else if (sum > target) {
      right--; // 让 sum 小一点
    }
  }
  return [-1, -1];
}

// 3、反转数组

const reverse = (nums: number[]) => {
  let left = 0;
  let right = nums.length - 1;
  while (left < right) {
    // swap(nums[left], nums[right])
    let temp = nums[left];
    nums[left] = nums[right];
    nums[right] = temp;
    left++; right--;
  }
}


